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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
  • 阅读1232
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基于NSGA_的应急生产任务多目标优化模型及算法研究_巩玲君

重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-II）对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。

  • 2021-06-17
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动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法_王鹏

为满足我国通用航空器动态预测的迫切需求,提出了动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法。该算法根据错误报告点预测信息动态扩展新蚁巢,根据蚁巢间的相互排斥性将扩展的新蚁巢与临近蚁巢间的路径点添加到路径禁忌区,从而减少路径点选择范围,降低迭代次数及收敛于局部最优解的概率,在提高算法正确率的同时兼顾搜索效率。仿真实验表明该算法能够满足通用航空器动态预测的业务需求,为保障通用航空器安全飞行提供技术参考。

  • 2021-06-17
  • 阅读1232
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基于ARIS的钢铁企业ERP下的MES建模

基于ARIS的钢铁企业ERP下的MES建模过程

  • 2021-11-12
  • 阅读1231
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企业数字化成熟度模型研究

企业数字化成熟度模型研究，模型算法的设计

  • 2021-06-23
  • 阅读1230
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GPSVRS对流层模型算法的研究

通过对对流层误差源进行探讨分析,并针对对流层误差的削弱分析了含有测站点高差算子的内插计算双差对流层延迟的参数模型,并从误差模型和分离的角度对虚拟参考站技术的测量精度和可靠性进行讨论。实验计算了各个参考站间基线的双差对流层延迟、带有观测站高程算子的双差对流层延迟并综合考虑误差内插值,将其与真实值进行比较,算得的结果比较好,从而证明了误差的分离以及参数化模型的改正生成数的有效性。

  • 2021-07-01
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基于神经网络语言模型的动态层序Softmax训练算法_杨鹤标

针对词向量训练过程中层序Softmax算法无法进行增量训练及海量数据训练低效的问题,提出了动态层序Softmax算法.通过对数据样本的增量加载,采用结点置换方法动态构建编码树,实现对样本的增量训练.为避免损失函数因样本量较少而呈现震荡式下降,利用梯度的一阶矩估计与二阶矩估计动态调整参数更新方向与学习率,通过梯度迭代缩小权值变化范围和收敛训练误差,提高词向量的训练效率.以维基百科中文语料作为数据进行了试验,完成了训练效率和质量的分析.结果表明:相较于现有方法动态层序Softmax算法显著提高了训练效率,当增量样本大小为10 kB～1 MB时,训练增速有近30倍的提升,有效地缩短训练周期.

  • 2021-06-17
  • 阅读1229
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交互多模型无迹卡尔曼滤波算法预测锂电池SOC_陈德海

在动力电池荷电状态（state of charge,SOC）预测方法中,针对安时积分法存在累计误差、拓展卡尔曼滤波算法估计结果发散等问题,本文提出了基于交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）算法的SOC估计策略。首先建立二阶RC电池等效模型,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池等效模型参数,考虑电池在不同倍率状态下放电引起电池实际容量的变化和传感器的噪声,通过建立大电流、中电流、小电流3个不同参数的电池模型,然后研究三个模型之间马尔科夫链,根据先验信息确定各模型之间的转移概率和模型概率,最后搭建Matlab仿真模型,其实验结果表明IMM-UKF估计平均误差在1%以内,算法的自适应性增强,预测精度提高,较目前主流的预测方法有更好地预测效果。

  • 2021-06-17
  • 阅读1229
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